Python实现双轴组合图表柱状图和折线图的具体流程

Python绘制双轴组合的关键在plt库的twinx()函数,具体流程:

1.先建立坐标系,然后绘制主坐标轴上的图表;

2.再调用plt.twinx()方法;

3.最后绘制次坐标轴图表。

import cx_Oracle
import xlrd
import xlwt
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
#设置坐标轴数值以百分比(%)显示函数
def to_percent(temp, position):
  return '%1.0f'%(1*temp) + '%'
#字体设置
font2 = {'family' : 'Times New Roman',
'weight' : 'normal',
'size'   : 25,
}

conn=cx_Oracle.connect('用户名/密码@IP:端口/数据库')
c=conn.cursor()
#sql查询语句,多行用()括起来
sql_detail=("select substr(date1,6,10)date1,round(avg(r_qty))r_qty,round(avg(e_qty))e_qty,""round(avg(r_qty)/avg(e_qty),2)*100 userate,round(avg(uptime),2)*100 uptime from 表tp "
"tp where 条件  "
"group by date1 order by date1 ")  

x=c.execute(sql_detail)
#获取sql查询数据
data=x.fetchall()
#print(data)

#新建Excel保存数据
xl=xlwt.Workbook()
ws=xl.add_sheet("ROBOT 30 DAYS MOVE ")
#ws.write_merge(0,1,0,4,"ROBOT_30_DAYS_MOVE")
for i,item in enumerate(data):
    for j,val in enumerate(item):
        ws.write(i,j,val)
xl.save("E:\\ROBOT_30_DAYS_MOVE.xls")

#读取Excel数据
data1 = xlrd.open_workbook( "E:\\ROBOT_30_DAYS_MOVE.xls")
sheet1=data1.sheet_by_index(0)

date1=sheet1.col_values(0)
r_qty=sheet1.col_values(1)
e_qty=sheet1.col_values(2)
userate=sheet1.col_values(3)
uptime=sheet1.col_values(4)

#空值处理
for a in r_qty:
    if a=='':
        a=0
for a in e_qty:
    if a=='':
        a=0
for a in userate:
    if a=='':
        a=0
for a in uptime:
    if a=='':
        a=0
#将list元素str转int类型
r_qty = list(map(int, r_qty))
e_qty = list(map(int, e_qty))
userate = list(map(int, userate))
uptime = list(map(int, uptime))
#添加平均值mean求平均
r_qty.append(int(np.mean(r_qty)))
e_qty.append(int(np.mean(e_qty)))
userate.append(int(np.mean(userate)))
uptime.append(int(np.mean(uptime)))
date1.append('AVG')

#x轴坐标
x=np.arange(len(date1))
bar_width=0.35

plt.figure(1,figsize=(19,10))
#绘制主坐标轴-柱状图
plt.bar(np.arange(len(date1)),r_qty,label='RBT_MOVE',align='center',alpha=0.8,color='Blue',width=bar_width)
plt.bar(np.arange(len(date1))+bar_width,e_qty,label='EQP_MOVE',align='center',alpha=0.8,color='orange',width=bar_width)

#设置主坐标轴参数
plt.xlabel('')
plt.ylabel('Move',fontsize=18)
plt.legend(loc=1, bbox_to_anchor=(0,0.97),borderaxespad = 0.)
#plt.legend(loc='upper left')
for x,y in enumerate(r_qty):
    plt.text(x,y+100,'%s' % y,ha='center',va='bottom')
for x,y in enumerate(e_qty):
    plt.text(x+bar_width,y+100,'%s' % y,ha='left',va='top')
plt.ylim([0,8000])

#调用plt.twinx()后可绘制次坐标轴
plt.twinx()

#次坐标轴参考线
target1=[90]*len(date1)
target2=[80]*len(date1)

x=list(range(len(date1)))
plt.xticks(x,date1,rotation=45)

#绘制次坐标轴-折线图
plt.plot(np.arange(len(date1)),userate,label='USE_RATE',color='green',linewidth=1,linestyle='solid',marker='o',markersize=3)
plt.plot(np.arange(len(date1)),uptime,label='UPTIME',color='red',linewidth=1,linestyle='--',marker='o',markersize=3)

plt.plot(np.arange(len(date1)),target1,label='90%target',color='black',linewidth=1,linestyle='dashdot')
plt.plot(np.arange(len(date1)),target2,label='80%target',color='black',linewidth=1,linestyle='dashdot')

#次坐标轴刻度百分比显示
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

plt.xlabel('')
plt.ylabel('Rate',fontsize=18)
#图列
plt.legend(loc=2, bbox_to_anchor=(1.01,0.97),borderaxespad = 0.)
plt.ylim([0,100])
for x,y in enumerate(userate):
    plt.text(x,y-1,'%s' % y,ha='right',va='bottom',fontsize=14)
for x,y in enumerate(uptime):
    plt.text(x,y+1,'%s' % y,ha='left',va='top',fontsize=14) 

plt.title("ROBOT 30 DAYS MOVE")

#图表Table显示plt.table()
listdata=[r_qty]+[e_qty]+[userate]+[uptime]#数据
table_row=['RBT_MOVE','EQP_MOVE','USE_RATE(%)','UPTIME(%)']#行标签
table_col=date1#列标签
print(listdata)
print(table_row)
print(table_col)

the_table=plt.table(cellText=listdata,cellLoc='center',rowLabels=table_row,colLabels=table_col,rowLoc='center',colLoc='center')
#Table参数设置-字体大小太小,自己设置
the_table.auto_set_font_size(False)
the_table.set_fontsize(12)
#Table参数设置-改变表内字体显示比例,没有会溢出到表格线外面
the_table.scale(1,3)
#plt.show()

plt.savefig(r"E:\\ROBOT_30_DAYS_MOVE.png",bbox_inches='tight')
#关闭SQL连接
c.close()
conn.close()

结果显示:

到此这篇关于Python实现双轴组合图表柱状图和折线图的具体流程的文章就介绍到这了,更多相关python柱状图和折线图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import matplotlib.pyplot as plt epochs = [0,1,2,3] acc = [4,8,6,5] loss = [3,2,1,4] plt.plot(epochs,acc,color='r',label='acc') # r表示红色 plt.plot(epochs,loss,color=(0,0,0),label='loss') #也可以用RGB值表示颜色 #####非必须内容######### plt.xlabel(

  • python 画条形图(柱状图)实例

    条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例. 1. 竖放条形图 画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数,该函数的基本语法为: bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组,每个条形的横坐标 height 个数或一个数组,条形的高度 [width] 可选参数,一个数或一个数组,条形的宽度,默认为 0.8 **kwargs 不定长的关键字参数,用字典形式设置条形图的其他属性 *

  • Python 绘制可视化折线图

    1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.plot(y) plt.show()

  • Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

    python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利用图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观.清晰,以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3 柱状图 基本柱状图 from pyecharts import Bar # 基本柱状图 bar = Bar("基本柱状图", "副标题") bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题 bar.add('真实成本', # label ["1月&q

  • python绘制双Y轴折线图以及单Y轴双变量柱状图的实例

    近来实验室的师姐要发论文,由于论文交稿时间临近,有一些杂活儿需要处理,作为实验室资历最浅的一批,我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手.今天师姐派了一个小活,具体要求是: 给一些训练模型的迭代次数,训练精度的数据,让我做成图表形式展示出来,一方面帮助检查模型训练时的不足,另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系,数据具体格式如下: Iteration 1500 label train test right acc 12 143 24 24 1.0 160 92 16 15 0.9375 100

  • Python3 pyecharts生成Html文件柱状图及折线图代码实例

    代码如下 pip3 install pyechatrs #! /usr/bin/python3 from pyecharts.charts import Bar, Page from pyecharts import options as opts x = [ 'python数据可视化库 a1','python数据可视化库 b1','python数据可视化库 c1' ] y1 = [ 1140,520,270 ] y2 = [1000,300,500] bar = Bar() #设置x轴 bar

  • Python openpyxl 插入折线图实例

    我就废话不多说了,还是直接看代码吧! import os import openpyxl from datetime import date from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import ( Series, LineChart, Reference, ) def add_line_chart(title, wss, min_col, min_row, max_col, max_row): c1 = LineChart() c1.

  • Python读取Excel表格,并同时画折线图和柱状图的方法

    今日给大家分享一个Python读取Excel表格,同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图,这里只需要几行代码便可以实. 首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd,这个很简单,在安装Python后直接在DOS命令下输入pip install xlrd,便可以安装成功,如果还是不行,就输入Python -m pip install xlrd.后面会附上完整的代码和截图: 这行代码就是读取本地Excel文件的: data = xlrd.open_workbook(r'C:\\Users\\ASU

  • Python实现双轴组合图表柱状图和折线图的具体流程

    Python绘制双轴组合的关键在plt库的twinx()函数,具体流程: 1.先建立坐标系,然后绘制主坐标轴上的图表: 2.再调用plt.twinx()方法: 3.最后绘制次坐标轴图表. import cx_Oracle import xlrd import xlwt import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker import FuncFormatter plt.rcParams['font.s

  • jQuery插件HighCharts绘制2D柱状图、折线图的组合双轴图效果示例【附demo源码下载】

    本文实例讲述了jQuery插件HighCharts绘制2D柱状图.折线图的组合双轴图效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.实例代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D柱状图.折线图的组合双轴图</title> <script type="text/javascript"

  • jQuery插件HighCharts实现2D柱状图、折线图的组合多轴图效果示例【附demo源码下载】

    本文实例讲述了jQuery插件HighCharts实现2D柱状图.折线图的组合多轴图效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.实例代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D柱状图.折线图的组合多轴图</title> <script type="text/javascript"

  • Flex实现双轴组合图的设计思路及代码

    1.设计思路 (1)设计一个组合图,该图共用一个数据源 (2)组合图是有柱状图和折线图组合的 (3)柱状图显示的数据是依据左边的竖直轴,折线图的数据依据右边的竖直轴 2.源码如下 DoubleY.mxml: 复制代码 代码如下: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:

  • jQuery插件FusionCharts绘制2D柱状图和折线图的组合图效果示例【附demo源码】

    本文实例讲述了jQuery插件FusionCharts绘制2D柱状图和折线图的组合图效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.设计思路 (1)了解组合图的特性以及用法,选用图的类型: (2)设计出两根柱子和两根折线,分开展示. 2.设计步骤 (1)设计页面 index.html: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loos

  • jQuery插件HighCharts绘制2D柱状图、折线图和饼图的组合图效果示例【附demo源码下载】

    本文实例讲述了jQuery插件HighCharts绘制2D柱状图.折线图和饼图的组合图效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.实例代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D柱状图.折线图和饼图的组合图</title> <script type="text/javascript"

  • Python如何使用内置库matplotlib绘制折线图

    这篇文章主要介绍了Python如何使用内置库matplotlib绘制折线图,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 环境准备: 需要安装matplotlib,安装方式: pip install matplotlib 直接贴代码喽: #引入模块 from matplotlib import pyplot,font_manager #设置支持中文字体的显示 font=font_manager.FontProperties(fname="C:\

  • extjs4图表绘制之折线图实现方法分析

    本文实例讲述了extjs4图表绘制之折线图实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 本篇文章将介绍extjs中自带的图表 在本次案例中,提供一下功能: 1.从后端请求数据并运用到图表中,形成动态数据. 2.查询出每年各个月中人数. 请看下面代码: Ext.define('ChartLineTest', { extend: 'Ext.panel.Panel', autoScroll : true, selectYear:null,//定义年份 initComponent: function ()

  • python数据可视化之matplotlib.pyplot基础以及折线图

    不论是数据挖掘还是数据建模,都免不了数据可视化的问题.对于Python来说,Matplotlib是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然它也可以进行简单的三维绘图(基于spyder). - 模块引用 import matplotlib.pyplot as plt #引用画图库中的pyplot模块 -折线条图 语法 import matplotlib.pyplot as plt data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #随便创建了一个数据 plt.plot(data) #引用画图库

  • Echarts基本入门之柱状图、折线图通用配置

    1echarts的基本步骤 四步 1 找dom容器 2 初始化Init 3 配置options 4 setOptions 几乎124的步骤是一样的,options是配置项,想呈现什么图标就配什么. 最基本的带最大值最小值的柱状图 2 平均值 markLine属性 3 数值显示 柱宽度, 横向柱状图 数值显示 label属性 柱宽度 barWidth 横向的话只需要注意两个轴的转变就行 通用配置 即饼图散点图通用的配置 title 标题 tooltip: 提示 toolbox 工具按钮 legen

随机推荐